Es fácil rodearnos con el dedo: se demostró que al reconocer la cara de una persona, nos equivocamos aproximadamente 10 veces más que los automóviles. La investigación se realizó en la Universidad de Massachusetts con base en algoritmos de VisionLabs.
VisionLabs es una plataforma que le permite reconocer caras con alta precisión. El principal inconveniente de las tecnologías modernas de reconocimiento facial es el deterioro de la calidad del trabajo con poca luz y un cambio en la posición del cabezal o ángulo.
Por lo tanto, la mayoría de estas tecnologías no son lo suficientemente precisas como para implementarlas en el negocio. Pero el algoritmo VisionLabs
fue reconocido por la Universidad de Massachusetts
como uno de los mejores entre los existentes.
Los representantes de la compañía contarán más sobre su plataforma y sus capacidades en la
Conferencia de AI . Mientras tanto, presentaron tres casos reales con soluciones ya puestas en práctica.
VisionLabs: ¿qué tiene de especial la plataforma y cómo funciona?
La plataforma VisionLabs LUNA no analiza una imagen, sino un conjunto de características derivadas de ella. Primero, la tecnología detecta una cara en un cuadro y lanza un algoritmo para rastrearla en una transmisión de video: el programa determina cuál de los 25 cuadros por segundo captura una cara con la mejor calidad y ángulo. El retrato, despejado del fondo y girado a la posición deseada, se envía al servicio de reconocimiento. Desde el formato JPEG estándar, se convierte en un descriptor, un conjunto de parámetros de cara que no cambian, que se utiliza para la comparación posterior de la imagen con otra imagen. Al mismo tiempo, se eliminan factores como el nivel de iluminación de la habitación, los cambios en la persona relacionados con la edad, el cabello y el maquillaje, la presencia o ausencia de barba y bigote.
Además, el programa compara dos descriptores y da una respuesta si la persona que ha caído en el marco está ingresada en la base de datos. La similitud se determina como un porcentaje: por ejemplo, el sistema puede producir un resultado de descriptores coincidentes en un 65 o 99%.
Banca: los volúmenes de fraude evitado se estiman en cientos de millones de rublos
Objetivo: evitar posibles fraudes por parte de los empleados de Post Bank
La amenaza más común para los bancos es la filtración de datos personales y su falsificación, lo que conduce a pérdidas financieras debido a fraude interno y graves riesgos de reputación y, como consecuencia, una disminución en el valor de las acciones.
Según la experiencia de VisionLabs, hasta el 90% del fraude bancario es cometido por empleados, por su cuenta o en connivencia con estafadores externos. Los sectores en los que el fraude es más evidente son los préstamos al consumidor, los cajeros automáticos y todos los servicios bancarios remotos. En Post Bank, este problema se resolvió mediante autorización al acceder a datos personales en una base de datos electrónica, utilizando tecnología de reconocimiento facial.
Proceso de Implementación y ResultadosPlataforma de identificación y verificación de rostros LUNA procesa varios cientos de miles de fotografías al día.
Ella compara los parámetros biométricos de los nuevos clientes del banco con los parámetros ya existentes en su base de datos, y también los compara con la base de datos de estafadores.
La plataforma se implementó para 50,000 empleos en el banco y en los puntos de venta de los socios. No existen requisitos especiales para las cámaras utilizadas en los lugares de trabajo de los agentes. El banco asegura que la calidad de imagen de casi cualquier cámara es suficiente para el reconocimiento efectivo del cliente.
El efecto económico de la introducción del sistema se estima por la cantidad de fraude evitado: teniendo en cuenta la dinámica de crecimiento de la red minorista y la base de clientes, el banco lo estima en cientos de millones de rublos. Al mismo tiempo, la cantidad de intentos de cometer transacciones fraudulentas disminuyó, ya que los posibles estafadores ya sabían sobre el sistema de reconocimiento facial.
Además, el reconocimiento facial permitió personalizar cada operación de los empleados en el banco. Como resultado, se hizo más fácil trabajar con clientes y aumentó el nivel de seguridad de la información. Se guarda una foto del usuario que ha iniciado sesión en el sistema, y el empleado del banco o punto de venta minorista del socio no puede acceder a la información del cliente. La disciplina laboral de los empleados ha aumentado: la situación con la transferencia de sus datos a otros empleados está completamente excluida. El banco también tiene una herramienta para la contabilidad objetiva y precisa de las horas de trabajo de los empleados.
Objetivo: crear la posibilidad de transferencias de dinero de acuerdo con la foto del cliente en Otkritie
Tradicionalmente, para transferir dinero, el cliente debe indicar el número de tarjeta del destinatario o su número de teléfono, si se lo atiende en el mismo banco.
Otkritie Bank fue el primer banco del mundo en lanzar transferencias de dinero basadas en una foto de un cliente en diciembre de 2017.
Proceso de Implementación y ResultadosEl servicio se implementa utilizando el sistema de reconocimiento facial, que permite que un cliente sea identificado con un alto grado de precisión por sus datos biométricos.
En el primer trimestre de 2017, el banco ya introdujo un sistema para la autenticación de clientes en tres sucursales de Moscú, lo que simplifica su servicio y reduce el tiempo de espera en la cola. Ya a principios del segundo trimestre, el banco utilizó el desarrollo de VisionLabs en la aplicación móvil del banco para crear prototipos de autenticación facial en iOS. La solución fue probada por el grupo de trabajo del banco, y ya en mayo de 2017 se presentó en la exposición internacional Connect: ID.
La transferencia por foto se puede hacer desde la tarjeta de cualquier banco ruso a los clientes de Otkritie Bank, que fueron fotografiados en las sucursales o cuando la tarjeta fue entregada por mensajería. El año próximo, Otkritie planea lanzar transferencias por foto y a usuarios que no son clientes del banco, usuarios de la aplicación Otkritie. Traducciones "podrán subir sus fotos directamente a través de la aplicación.
Educación: los estudiantes se vuelven más responsables de estudiar
Objetivo: transferir los exámenes al formato en línea en el Instituto de Psicoanálisis de Moscú
El instituto desarrolló un portal de capacitación para estudiantes, maestros y administración, pero el trabajo completo con él era imposible, ya que una gran cantidad de estudiantes intentó utilizar a terceros para aprobar los exámenes. Esto no se pudo controlar de ninguna manera, porque el sistema utilizaba un mecanismo de acceso de contraseña estándar.
Proceso de Implementación y ResultadosActualmente, más de 5 mil estudiantes están obteniendo acceso a los materiales del curso cada semana utilizando identificación biométrica. Los representantes del instituto no solo identifican a los estudiantes, sino que también analizan su actividad cuando trabajan con materiales. Alrededor del 5% de los estudiantes intenta utilizar a terceros para aprobar los exámenes, pero el sistema previene todos los casos de fraude.
El instituto confirma que la identificación biométrica ayuda a mejorar la calidad de la educación de los estudiantes que ya no dependen de métodos ilegales para aprobar exámenes y exámenes, pero que son más responsables en su preparación. Además, los estudiantes comenzaron a abordar de manera más consciente y responsable el trabajo con materiales, ya que entienden que su actividad está registrada.
El Instituto realizó una encuesta antes y después de la introducción de la identificación biométrica. La encuesta mostró que inicialmente los estudiantes reaccionaron a tal implementación con desconfianza, porque estaban preocupados por el mayor control sobre sus actividades en el portal de capacitación, pero después de la introducción, el instituto recibió comentarios de estudiantes que creen que ahora son más conscientes de su educación y trabajan con ellos. materiales
Será posible hablar con representantes de la compañía y descubrir todo en detalle de ellos el 19 de abril en la Conferencia de AI .